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Introduzione al processamento del linguaggio naturale

Il processamento del linguaggio naturale (NLP) è la capacità di un programma informatico di comprendere il linguaggio umano così come viene parlato e scritto, noto come linguaggio naturale. È una componente dell'intelligenza artificiale (AI). L'NLP esiste da più di 50 anni e ha radici nel campo della linguistica. L'intero settore è orientato ad aiutare le macchine a comprendere e elaborare il linguaggio umano. Questo può essere utilizzato per svolgere compiti come il controllo ortografico o la traduzione automatica. Ha una varietà di applicazioni pratiche in diversi ambiti, tra cui la ricerca medica, i motori di ricerca e l'intelligence aziendale.

Argomento regionale: Lingue e letteratura europee e hotel romantici d'Europa ❤️

In questa sezione del curriculum, verrà introdotto uno degli utilizzi più diffusi del machine learning: il processamento del linguaggio naturale (NLP). Derivato dalla linguistica computazionale, questa categoria di intelligenza artificiale rappresenta il ponte tra esseri umani e macchine attraverso la comunicazione vocale o testuale.

In queste lezioni impareremo le basi dell'NLP costruendo piccoli bot conversazionali per capire come il machine learning contribuisca a rendere queste conversazioni sempre più "intelligenti". Faremo un viaggio nel tempo, chiacchierando con Elizabeth Bennett e Mr. Darcy dal classico romanzo di Jane Austen, Orgoglio e Pregiudizio, pubblicato nel 1813. Successivamente, approfondiremo la conoscenza imparando l'analisi del sentiment attraverso le recensioni di hotel in Europa.

Libro Orgoglio e Pregiudizio e tè

Foto di Elaine Howlin su Unsplash

Lezioni

  1. Introduzione al processamento del linguaggio naturale
  2. Compiti e tecniche comuni dell'NLP
  3. Traduzione e analisi del sentiment con il machine learning
  4. Preparare i tuoi dati
  5. NLTK per l'analisi del sentiment

Crediti

Queste lezioni sul processamento del linguaggio naturale sono state scritte con ☕ da Stephen Howell

Disclaimer:
Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica Co-op Translator. Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di tenere presente che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.